在项目中遇到一个问题，需求是这样的：
数据库中一张表，有几十万条用户记录，要求每隔一段时间（不能超过一个小时）就从这些数据中抓取一部分出来（大约1000条），要确保用户记录能均匀的被抓取到。
我现在的做法是，启用一个定时程序，每隔10分钟就从数据库里面随机抓取500条记录。但是好像不能做到均匀。
另外还要考虑下性能问题，数据库为mysql
有什么好的方法能确保均匀？
问题补充
如果是单纯的想要随机把所有的抽取完得话,用自带的随机函数能够保证随机,但是在一个范围内是不一定能够全部的数据都获取的,个人认为可以设计一个数学算法,先将数据排序后进行随机抽取(但是在给定的范围内全部都要抽取到).
问题是：你怎么判断的不均匀？
你是想说如果抓到了,就不能再抓?
怎么随机的？
[code="java"]select * from (select * from test_tab order by dbms_random.random) where rownum < 1000[/code]
抓到好几次也正常，3天太短，30天就均匀了 :shock:
是不是可以按照一定的规律来抓取。
比方说今天这个时间点 抓取 用户ID在（0，1000）的区间，
自己安排好数量级，
这样抓取基本可以抓的全，抓的均匀就看数量级的划分了。
在这里，不论你的“随机抓取500条记录”的设计方法是否可行！
至少一点，你的测试该方法不行！
随便支个招
几十万的数据，不算大，如果怕影响真实环境，完全可以在你的开发机子上把数据给架起来
10分钟取一条！NO，太慢了，你就下班回家的时候，把你的测试程序给打开
一次才500条，我算你机器非常慢，1秒能取一次数据吧？
好，1个小时能取3600次，10个小时。。。。
如果你还嫌慢，借你同事的机器吧。。。。。。
关键在于均匀怎么定义了，建立一个优先级规则，比如同一记录被抓取的次数越高，优先级越低，这样就均匀了....
这样嘛，把几十万数据分1000组，每次从每个组里顺次取1条
:shock:
这个随机是怎么随的呢，楼主应该明白
随过的备份就行了吧
10万， 1000条/次
100000 / 1000 = 100次
第一次
。。where id % 100 = 0
第二次
。。where id % 100 = 1
。。。
第100次
如果不能每次循环的时候取相同数据，可以修改下，把id % 100做一些调整
id % n
即在每次重新循环的时候调整n(n是个随机数，限制在一个范围内，避免每次抓过多数据或太少数据引起太多次select)，n<100的时候随机取其中1000条，n大于100时，再select一次补足，注意避免重复
开源框架quartz,进行定时任务的配置，你只需要来设置具体的业务类就ok！
可以这样么？比如你十万数据，你的均匀是一周算一次！那么可以计算一周你可以取所有数据几遍，比如说10遍吧，那么可以给定一个正态分布计算，比如计算出来6-12之间为均匀，你可以取到超过12次的以后不再取了！当然还得限制一下下限，
哈，又想到一种，比如100数据，放在集合zero中每次取10个，每次取到后权+1，权为1的放在一个集合假设名为one中，权为2的放集合two中，类推。。。取一次过后把one中取十个放回zero中，如不足10个从two中取补足，这样不知道可以保证均匀不？
建个备份表，抓过后就删掉。再抓的自然是没被抓过的。
然后，所有的记录都抓完后，再重建表。
set @temp=i, @space=(j - i)/num
select *, @temp := (@temp + @space) test from test having time - @temp > @space;
其中 变量 i 为开始时间 ， j 为结束时间 ， num 为需要取得的数据条数
希望能帮到你